2018を受験しましたので、E資格がどんなものか知りたい、受けてみたい、という方向けに内容を整理してみようと思います。試験の概要CBTSのページの記載内容を中心に加筆していきます。2018受験資格JDLA認定プログラムのいずれかを、試験日の2年前までに修了していることhttp://www.jdla.org/programs/費用的にかなりネックなのがこの点。AIの講座を受講しました。誤差逆伝播法を含めてニューラルネットワークをnumpyベースで1から組み上げていき、カタカナの識別モデルを作成して精度が一定以上を超えれば合格、という講座で、ニューラルネットワークの初期化の理論や生成モデル(VAE)のような普段触らない理論も理解でき参考になりました。numpyベース出組み上げることが試験で要求されるとは知りませんでしたが。今回の試験では、13時~15時と、15時30分~17時30分の時間枠でした。試験ではパソコンが支給され、そこからテスト用のサイトにログインしてテストを受ける形式でした。G検定とは異なり、持ち込みや検索は出来ない実力勝負になります。出題形式CBT多肢選択式106問120分4つからの選択式で記述はありませんでした。細かい内容を次章で説明します。試験内容ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する資格試験です。実装(プログラミング)に関する問題はかなり出ます。ディープラーニングのライブラリは使わない前提ですが、pythonを使えること、numpyを使えることは必要になっています。ディープラーニングといつつ、固有値を算出させる数学の問題や、k-means++等の機械学習の知識を問う問題がそこそこ出題されました。学習方法JDLA認定プログラムの修了が受験資格となります。講義と演習を受講してください。http://www.jdla.org/programs/30Hの講習を受ける必要があります。上述しましたが費用がかなりネックです。運転免許証の教習所みたいに考えると近いのかもしれません。試験申込日程2018年9月1日(土)-2018年9月22日(土)早めに申し込まないと、行きたい会場が埋まってしまいますので注意したほうがいいです。私は三宮で受けたかったのですが、9月半ば見たときには既に満員になっていました。※お申込時の「試験の種類を選択」画面にて、時間枠をお選びください。※お申込後に時間枠を変更する場合は、一度お申込をキャンセルし別の時間枠にて再度お申込いただく必要がございます。※変更・キャンセルは試験日の7日前までとなります。方法およびキャンセル手数料について、詳しくはこちらをご覧ください。キャンセルは考えていなかったので良く分かりません。各会場ごとのスケジュールはテストセンター空席照会参照PCを支給する都合上、町のパソコン教室なんかも対象となっていました。申し込みはWEBから数分でできました。受験票の発送はありません。予約完了時の確認メールにて試験日程・会場のご案内、および注意事項を明記しておりますので、必ずご確認ください。受験票はありませんでした。現地でテストサイトへのログインIDやパスワード、メモ帳が支給されました。※電卓持ち込み不可、画面上にて利用可能です。メモ用紙や筆記用具は現地で貸してくれます。30~5分前に入場可能。30分以上前にお越しの場合、会場が開いてない場合や入場をお断りする場合があります。自分は20分前くらいに行きました。問題はないと思います。受験時刻を過ぎての来場は、受験ができない場合があります。15分くらい遅れてこられる方もいましたが、普通に開始されていました。注意事項お連れ様が待機できるスペース等の用意はありません。これは会場によるかもしれません。ここまで素直に書くのも逆に面白いと感じました笑。実際の合格率は69.4%で、70%をボーダーに調整したようです。受験者に配布するものはありません。10月12日(金)に、全受験者へ合否通知をメールにて送付します。合格者はマイページより合格証をPDF形式にて出力できます。詳細は一般社団法人日本ディープラーニング協会(info@jdla.org)までお問い合せください。3カテゴリでまとめられている)が届きました。ついて整理していきます。シラバスJDLAのページによると、シラバスは以下のようになっています。http://www.jdla.org/wp/wp-content/uploads/2017/10/JDLA_E2018シラバス下記の本の章立てを意識したものになっています。第一回なので過去問はありませんでした。その代わり、JDLAが作成した例題集があり、ここからかなり出題されました。AI)から提供されました。この例題集の勉強はマストになると思います。設問のイメージ設問は大別すると以下に分かれるイメージです。R-CNNの違いは何かを選ばせたり、BDLSTMの構成図を選ばせたりといったような知識問題です。まんべんなく出題され、知らない言葉や最新手法もバンバン出てきます。G検定に比べると非常に難しい印象です。数式を問うというのは、方策勾配法の式を選ばせたり、シグモイド関数の微分の式を選ばせたり、誤差逆伝播の式を選ばせたり、といった感じです。暗記で対応するものと、その場で解けるものの両方がありました。実装を問うというのは、Pythonのコードが穴埋めになっていて、そこにマッチするコードを選ばせるような問題です。numpyをかなり使っているのですが、numpyの関数の説明がほぼなく、numpyを使い慣れていないとかなり苦しくなります。いくつか知らない関数があり(特に乱数発生のメソッド)、ハマってしまう要因になりました。まとめ第1回E資格の内容を整理してまとめてみました。内容としてはG検定よりもかなり難しく、手ごたえがある内容でした。合格できていてよかったです!追伸2019年3月19日に合格者の会があるとの案内が来ました。都合をつけて参加してみようと思います。22:59例題集、羨ましい・・・。こちらはありませんでした。公平さが求められる試験としてはアウトだと思いますが・・・。00:16ええ!G検定の合格者の会でもシェアされていたので既知情報かと思っていました。オープンにしていないのでしょうね。20:25コメント失礼します。E資格合格しているのすごいですね!質問なのですが、E資格試験は、Tensorflowやchainerなどを利用しないだけでなく機械学習scikit-learnも使わない実装の問題でしたか?SVMやk-means法をライブラリを使わない実装問題だと難しいなと思い、質問させていただきました。メールアドレスへの返信でも結構ですので、よかったらご連絡お願いいたします。以上、よろしくお願いいたします。18:19けんと様コメントくださりありがとうございます。ご指摘の通り、scikit-learnは使わない問題で、使われていたのはnumpyだけだと記憶しています。15:26Rosyukuさん、大変参考になるブログをありがとうございます。Eisukeと申します。今月末に、E資格を受験予定なのですが、私が受講した認定講座(e-learning)ではJDLAの例題集が配布されておらず、試験対策に非常に難航しております。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。プロフィール兵庫県在住の30代データサイエンティスト。Pythonを使った機械学習等によるデータ分析や、ウェブアプリ等のシステム開発に取り組んでいます。